基于无人机航测技术的道路交叉口空间信息提取方法

在利用无人机提取道路交叉口空间信息过程中,由于很难实现对无人机的精准控制以及无法准确定位无人机位置,导致航测数据挖掘准确率过低以及时间过长。因此,为解决这些问题,提出基于无人机航测技术的道路交叉口空间信息提取方法。利用卡尔曼滤波构建无人机状态方程与观测方程,根据状态方程和观测方程获取无人机位置信息,完成无人机的准确定位;采集无人机航测信息,利用采集到的信息构建道路交叉口空间三维模型,实现道路交叉口空间信息提取。实验结果表明,该方法在环境恶劣情况下,可以准确定位无人机位置,航测数据挖掘准确率高以及信息提取时间短,实际应用效果更好。     

基于激光测距的机载光电成像系统目标定位

针对小型机载光电平台无法准确获取视轴指向问题,设计了一种基于激光测距的目标定位算法。利用机载光电侦察平台锁定跟踪目标的特性,对同一目标多次测量,采用激光测距装置获取目标与载机间的距离信息。根据WGS-84定义的地球椭球模型建立系统的测量方程。考虑到测量方程的非线性,利用扩展卡尔曼滤波对目标位置进行估计。该定位方法精度只受到GPS接收机定位精度和激光测距机测量精度的影响,目标定位误差与机载光电侦察设备视轴指向测量无关。采用蒙特卡洛法仿真分析载机位置测量误差及激光测距系统位置误差对目标定位的影响,结果显示该算法定位精度较高。采用飞行试验数据验证了该目标定位算法的有效性,在飞行高度8 000 m时,目标定位精度优于8 m。相比于传统定位算法,该方法可将定位精度明显提高。同时此定位方法易于部署,可操作性强,具有较大的应用价值。     

基于薄板样条函数的无人机多目标跟踪算法

针对无人机单机载相机运动下的多目标跟踪存在目标位置漂移和状态预测失效等问题,提出了一种基于薄板样条函数的无人机多目标跟踪方法。利用空间变换函数刻画无人机运动,构建无人机运动下的目标状态空间模型,利用外观特征初始化轨迹与量测对应关系,根据初始对应关系并计算薄板样条函数的最小二乘解求解出模型未知参数,进而根据模型预测轨迹运动状态,并结合外观进行数据关联。此外,本文将空间变换参数引入卡尔曼滤波方程,实现了相机运动下轨迹状态的最优估计,并通过有效的轨迹管理方法实现了轨迹初始化与终止、漏检与误检的处理。本文所提算法与当前3种主流目标跟踪方法在无人机数据集上进行了比较,实验结果表明,本文算法在所有的实验数据中均取得了最优的跟踪结果,且与现有主流算法MDP相比,本文算法多目标跟踪准确率提升了2.75%。     

无人机空间定位的图像识别研究

对芒果树的施药无人机的空间定位特点进行了图像识别分析。通过无人机的CCD摄像头拍照,然后应用图像识别的方法,获得无人机喷洒农药的理想空间位置。对不同季节、不同天气特点、不同种植间距等情况进行了实验分析,实验结果表明图像识别方法可以提高无人机的定位精度,对提高果树的农药喷洒效率有较大的应用价值。     

基于视觉的室内四旋翼无人机目标追踪系统设计

针对无人机在室内飞行无法依靠GPS定位飞行,还有一些人员无法到达的地点进行关键信息的搜寻工作问题,设计了一种基于视觉的室内四旋翼无人机目标追踪系统,实现室内定位自主飞行与物体自主识别跟踪功能。     

基于差分GPS的无人机群小范围定位方法研究

为提高无人机群定位精度,减小飞行误差,增强避障能力,针对无人机飞行过程中精确定位受大气、卫星轨道、电磁等因素影响,引入差分GPS定位方法。利用差分GPS对无人机实现空间绝对定位,然后用短距无线通信实现多个无人机间的相互通信,达到相对定位的目的,最终将接收机站信号上传到上位机实现仿真验证。根据实验验证结果得出差分GPS定位在无人机群方面可提高定位精度。     

无人机机载传感器现场校准系统的设计

无人机是世界主要军事强国武器研发的重点装备之一,众多的机载传感器是无人机安全飞行、完成训练的重要保证。本文首先分析了机载传感器误差对无人机测控性能的影响,针对无人机机载传感器校准的迫切要求,设计了一种以计算机为核心的现场校准系统,给出了其硬件组成框图、软件工作流程图及现场校准的基本过程与方法。该系统可解决现场环境下机载传感器的自动校准问题,对保障无人机的安全具有重要意义。     

基于视觉的小型四旋翼无人机自主飞行控制

提出为实现小型四旋翼无人机自主飞行控制,设计一种基于视觉的飞行控制方法,并搭建嵌入式控制架构飞行试验平台。在控制过程中,光流信息与姿态角信息进行融合用于估计无人机水平位置信息,利用获取到的水平位置信息作为内外环结构的比例微分积分(Proportion integration differentiation,PID)控制器外环反馈信息。不同于传统的基于地面站的控制架构试验平台,该飞行系统中采用了一个嵌入式控制架构的试验平台。该平台依靠机载嵌入计算机进行光流计算、运动状态估计,并采用机载飞行控制器执行控制算法。这种嵌入式控制架构工程实现难度高,但更利于实现四旋翼无人机的全自主飞行控制。试验结果表明,提出的设计方法取得了较好全自主飞行控制效果。     

城市轨道交通工程基于 UWB 定位的人机防碰撞技术研究

由于传统的轨道交通基坑隧道工程施工的人机械碰撞事故隐患突出,导致施工安全系数低和数据传输精度低等问题。对城市轨道交通工程基于 UWB 定位的人机防碰撞技术进行了研究,阐述了超宽带高精度定位技术在轨道交通基坑隧道工程施工中的现状,移动的机械设备通过定位标签实时生成虚拟电子围栏;根据无人机相较有人机管制操纵指令延迟的实际情况,分析并推导管制区域内无人机与有人机的防撞管制间隔;通过人员佩戴的定位标签与机械设备虚拟电子围栏发生位置信息交互,判断碰撞可能,实现提前预警。实验结果表明,该方法的定位系统误差最低为 9% ,数据传输精度高达 80% ,由此可知,采用基于 UWB 定位的人机防碰撞技术的数据传输精度更高,有效性更好。     

机器视觉导引的室内自动运输车定位系统

为解决传统室内定位方式定位精度低的问题,提出采用定距双球作为定位标志物,设计并实现了一个基于单目视觉的室内自动运输车定位系统。由Open CV2.4.4和VS2010的平台完成了对定距双球的识别、位置定位及姿态测量的上位机设计,再通过nRF24L01芯片与STM8S105主控制芯片完成自动运输车的通信及控制的硬件设计。测试结果表明:定距双球标志物的引入,使得该系统不仅硬件结构简单、成本低、能同时实现位置和方向定位,且稳定性好,精度高,可完成复杂环境下的定位。一般情况下位置定位的相对误差保持在1.5%以内,在距离系统3 m范围的短距离定位的绝对误差小于1 cm,适用于工业上室内运输车对定位精度要求较高的场合。     

无人机自主降落视觉标识设计及位姿测量方法

为实现无人机自主降落,设计了一种由多组不同半径比的同心圆组成的视觉标识。针对同心圆成像后的形变情况,结合圆心、消隐点、内外圆交点构成的调和比约束,设计了一种递归的圆心求解方法,以获取圆心亚像素投影点。相较于Hough圆检测算法以及传统方法,该方法可以更鲁棒、精准地提取圆心投影点亚像素坐标。完成圆心提取后,基于交比不变性建立图像坐标与平台坐标一致性匹配关系解算出初始位姿,并通过二次曲线重投影模型设计非线性优化函数求得优化位姿。针对降落过程中图像运动模糊的情况,提出一种基于运动连续性的测量关键帧选取模型来排除运动模糊图像对控制决策的影响。进一步设计一种多模式切换控制结构实现了对降落平台的运动预测、无人机样条轨迹生成与更新,从而完成无人机自主降落。在1 500次的测量实验中,该测量方法的平均重映射误差可达到0.578 pixel,方差为0.009 6。在现场降落实验中,无人机在2.5 m高度时对降落台的定位误差小于3.5 cm,表明本文方法具有较高的视觉测量精度且更加稳定,能够实现对运动降落目标的稳定接近与跟踪并完成降落。     

基于新的系统数学模型的三维形貌测量法

提出新的测量系统数学模型,将投影仪投射光场视为由相位值唯一标识的光投射面的集合所形成的空间,将摄像机成像模型视为一种由成像点图像坐标确定的成像射线形成的集合,将被测点视为所对应的投射面与成像射线的交点。以此为理论基础,采用逆向求解法建立投影仪的数学模型,避免显示标定投影仪的复杂操作过程。将离心畸变与径向畸变分解为两个独立的过程顺序求解,再使用小孔成像模型建立消除畸变后的摄像机数学模型。采用平面靶标自由移动法采集足够多的标定数据,对标定靶的尺寸与位置要求不严,并且在不要求标定数据充满整个视场空间的情况下仍可获得完整的标定结果。本标定过程对系统位置无任何严格要求,同时摆脱对精密位移装置的需求,并有效地消除摄像机与投影仪镜头畸变所产生的标定误差。     

基于DSP飞控系统的设计和实现

在军事上以及民航中,无人机已经发挥着重要的作用.随着无人机越来越广泛的应用,其性能指标和设计方法也在不断地提高.针对某型号的飞机模型,提出以DSPTMS320LF2407为处理核心并设计出飞控计算机.并以此构建了飞控系统,分别详细地对纵向、横侧向通道的控制率和算法进行设计和仿真;并实现了自主飞行,验证了以DSP设计的无人机的控制系统以及实现航路规划和管理的可行性,从而为进一步设计出高性能、高可靠性、满足更为复杂的飞行任务的无人机奠定了理论基础和硬件实现条件.     

微型机载飞控计算机设计

为了解决小型无人机对飞控计算机小型化和高精度要求的问题,利用DSP、串口扩展以及AD/DA转换等芯片,采用大规模逻辑器件CPLD进行信号逻辑处理的方法设计机载飞控计算机,具有体积小、功耗低和精度高的特点.系统集成试验和验证飞行试验表明,计算机处理数据的实时性和精度满足验证无人机系统的要求.     

基于传感器融合里程计的相机与激光雷达自动重标定方法

智能驾驶车辆行驶环境复杂多样,不可避免地导致传感器相对位姿发生变化,此时需要进行重新标定。针对智能驾驶车辆的相机和激光雷达发生漂移后的重标定问题,提出一种基于传感器融合里程计的自动重标定方法。基于点云投影和图像配准原理建立基准点云和观测图像之间的3D-2D点对,利用N点透视投影得到平移尺度不准的相机运动;通过融合估计的激光雷达运动来恢复准确尺度的相机运动,并将基准点云根据相机运动转换到观测位置下,与观测点云通过点云配准求解变换矩阵,使用时域均值滤波得到最终的外参矩阵。基于智能驾驶车辆试验平台进行室内外实车试验。结果表明所提出的基于传感器融合里程计的方法无需设置标定板,不受环境和数据特征限制,能够实现相机和激光雷达的精确重标定,对传感器漂移具有较高的鲁棒性。     

基于改进SIFT图像匹配的无人机高精度避障算法设计

为提高无人机避障能力,提出基于改进SIFT图像匹配的无人机高精度避障算法。通过角点匹配和多分辨模式识别,实现对无人机高精度避障的图像显著特征点检测,通过对比梯度分析和参数融合识别,实现对无人机高精度避障图像信息加权融合处理,采用改进SIFT图像匹配方法,匹配无人机高精度避障地理空间网格,实现避障算法的优化设计。仿真结果表明,无人机避障的自适应规划能力和避障精度较高。     

基于关系图的无人机影像三维重建

针对增量式运动恢复结构算法在无人机影像三维重建中运行效率低的问题,提出了一种基于关系图的无人机影像批处理重建方法。利用无人机低精度的位置姿态测量系统数据概略估算影像间的重叠关系,在关联影像之间进行尺度不变特征变换匹配,使用随机抽取一致性算法和三视图约束进一步剔除弱关联的影像连接关系,再通过深度优先搜索得到最终参加重建的影像集连通分量,构建出强关联的稳健影像关系图。然后,根据影像相对位姿参数,由最小二乘法解算全局一致性旋转参数,利用三视几何约束和线性规划求解全局一致位置参数,最后进行一次光束法平差优化。实验结果表明:与经典的增量式重建Bundler算法相比,该方法运行速度至少提高了2.6倍,且生成的三维点数量增加了76.5%,更真实地恢复出场景的几何形态。该算法在改善重建效果的同时提高了处理效率,能够满足无人机快速响应应用的需求。     

工业CT图像环形伪影校正

为了去除工业CT图像中的环形伪影,提高CT重建图像质量以及后续处理和量化分析的精度,提出了一种基于投影正弦图的新型校正方法。首先,采用S-L滤波器对原始投影数据进行滤波,增强伪影信息。接着,对滤波后的投影数据进行线积分,并采用差分处理,进一步增大伪影与工件轮廓的差异。然后,按照插值次数对差分后的投影数据进行插值平均,并根据正态分布选取自动查找伪影的位置。最后,结合线性插值与线性外推的方法对环形伪影处投影数据进行校正。对含有环形伪影的实际CT图像进行了校正实验,结果表明,与基于极坐标变换、小波-FFT滤波的校正方法相比,该方法校正后的灰度图像信噪比增益达1.688 dB,有效地消除了环形伪影,同时又很好地保持了图像边缘及分辨率。对探测器故障或性能不稳定引起的间断的环形伪影校正效果良好。     

一种快速精确的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的速度和精度,本文提出了一种定位方法.对于虹膜的内边缘定位,本文基于图像二值化和形态学的腐蚀、膨胀,建立了有效的去噪算法,并提出了一种灰度投影与圆的方程相结合的方法,可准确定位虹膜内边缘.对于虹膜的外边缘定位,本文利用虹膜内边缘定位数据对边缘图像去噪得到有效的边缘信息,在此基础上提出了一种改进的Hough变换方法,可以快速准确地定位虹膜外边缘.实验结果表明,本文提出的虹膜定位算法显著提高了虹膜定位的速度和精度,避免了传统Hough算法搜索的盲目性.     

基于图像反卷积的平板探测器信号串扰校正

平板探测器是锥束CT的关键组成部件，像元间的信号串扰是造成平板探测器投影图像空间分辨率低于极限值的主要因素，校正平板探测器信号串扰对提高锥束CT检测精度具有重要意义。本文基于点扩散函数矩阵反卷积投影图像去串扰校正思路，研究了点扩散函数矩阵的准确性对投影图像串扰校正的影响、点扩散函数和线扩散函数的关系及其与X射线成像的相似性，提出一种结合刀口法测量线扩散函数与平行束CT扫描重建的平板探测器点扩散函数矩阵测算方法。DR/CT扫描成像实验中，应用本文方法校正信号串扰后，DR成像空间分辨率由约10 lp/mm提升至优于25 lp/mm,高能CT成像空间分辨率由不到4 lp/mm提升至优于5 lp/mm,实验证明，应用本文方法能有效校正平板探测器信号串扰，提升锥束CT图像的空间分辨率和对比度。